Artículo · Datos e IA
Datos en movimiento para aplicaciones orientadas a eventos
Conozca los fundamentos de una arquitectura de streaming basada en Kafka y Flink para ingestión, procesamiento y análisis en tiempo real.
El streaming no consiste solo en acelerar un pipeline. Implica diseñar contratos, procesamiento y observabilidad para que los eventos puedan consumirse con contexto y previsibilidad. La página oficial de Cloudera presenta Kafka y Flink como componentes de una arquitectura para ingestión, procesamiento y análisis de datos en movimiento.
Pregunta para su contexto
¿Qué decisión operativa necesita un evento confiable antes de depender de un procesamiento por lotes?
Una idea que puede orientar la próxima decisión.
Conozca los fundamentos de una arquitectura de streaming basada en Kafka y Flink para ingestión, procesamiento y análisis en tiempo real.
Defina qué es un evento válido y quién puede consumirlo.
Mida latencia, throughput, retraso y fallos de procesamiento.
Planifique retención, reprocesamiento y evolución de esquemas.
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Lleve el tema a su realidad.
Una conversación inicial ayuda a conectar el concepto con las prioridades, dependencias y capacidades de su entorno.